paul califax:外推并不特殊,只是高维插值可学到的策略之一
paul_cal · x · 2026-10-16
研究者 paul califax 发推提出对「LLM 只会插值、无法外推」这一常见质疑的反驳:外推并不特殊,它只是模型可以通过高维插值学到的众多策略之一。他表示现有经验证据已足够表明,LLM 形态的系统能够学会完成超出其训练分布的任务。
这条观点直接回应了「LLM 无法真正泛化」的批评路线,属于能力边界辩论中有实质立场的一方,但帖子未附具体实验或论文链接。
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